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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116305271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310249398.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统是由朱娜斐;朱治明;何泾沙设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统，该隐私保护方法包括：基于逻辑斯蒂算法计算数据集中所有的特征的影响权重值；基于特征的影响权重值进行影响度等级划分；基于梯度响应算法K‑RR算法，对多维特征隐私保护处理；基于特征影响度等级以及特征维度，对用户自定义的隐私预算进行动态分配；基于不同影响度等级，构建隐私预算损失计算；基于随机响应算法，对二维特征隐私保护处理；基于特征影响度等级，对扰动概率进行动态分配；观察扰动前和扰动后特征的空间分布形态；验证前后模型分析精确度。本发明可在隐私保护和数据数据分析精确度之间达到一个平衡，在对用户的隐私数据进行保护的同时，可提高数据分析结果的精确度。

本发明授权一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向数据挖掘的隐私保护方法，其特征在于，包括： 基于逻辑斯蒂算法计算数据集中所有的特征的影响权重值；其中，每个特征对数据分析结果的影响权重值的计算过程，包括： 初始化损失函数cost中各个特征的加权系数w；其中， y*代表数据特征原始的标签，z＝w0+w1x1+w2x2+w3x3+.......+wnxn，其中xi代表下标为i的特征，wi代表下标为i的xi特征的加权系数； 更新各个特征的加权系数w，式中，alpha代表学习率，代表cost对w变量求导； 迭代更新，取损失函数cost最小时的加权系数作为特征的影响权重值； 基于特征的影响权重值进行影响度等级划分； 基于梯度响应算法K-RR算法，对多维特征隐私保护处理；在多维特征隐私保护过程中，基于特征影响度等级以及特征维度，对用户自定义的隐私预算进行动态分配；具体包括： 分别统计影响度低的特征变量总数s1以及记录每个特征变量的维度构成集合K1＝{k11,k12,....,k1i}、影响度适中的特征变量总数s2以及记录每个特征变量的维度构成集合K2＝{k21,k22,....,k2j}、影响度高的特征变量总数s3以及记录每个特征变量的维度构成集合K3＝{k31,k32,....,k3k}，形成集合St＝{s1,s2,s3}； 影响度低的特征变量分配到的总隐私预算影响度高的特征变量分配到的总隐私预算影响度适中的特征变量分配到的总隐私预算εsum2＝εsum-εsum1+εsum3，其中Max函数表示求集合中最大值，Min函数表示求集合中最小值； 影响度低的每个特征变量分配的隐私预算为εi为其中ki表示该特征变量对应维度大小，影响度适中的每个特征变量分配的隐私预算为εj为影响度高的每个特征变量分配的隐私预算为εk为 基于不同影响度等级，构建隐私预算损失计算； 基于随机响应算法，对二维特征隐私保护处理；在二维特征隐私保护过程中，基于特征影响度等级，对扰动概率进行动态分配； 观察扰动前和扰动后特征的空间分布形态； 验证前后模型分析精确度。

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